heatmap = sns.heatmap(data, cmap=sns.diverging_palette(20, 220, n=200))在这里，我们使用 Seaborn 库中的 diverging_palette() 方法生成一个从蓝色到红色的渐变色，并将其用于绘制热力图。其中，n 参数表示渐变色的数量，可以根据具体需求进行调整。4.根据数值条件填充指定颜色
不同palette调色板案例 import seaborn as sns import matplotlib.pyplot as plt # 加载数据集 tips = sns.load_dataset("tips") # 设置Seaborn的风格 sns.set_style("darkgrid") # 设置图片大小 plt.figure(figsize=(8, 6)) # 设置宽8英寸,高6英寸 # 绘制带有 hue 参数的箱型图 sns.boxplot(x='day...
3. 发散调色板(Diverging) 适用于有中间值的数据: sns.set_palette("coolwarm")# 蓝-白-红渐变 AI代码助手复制代码 4. 自定义颜色列表 custom_palette = ["#FF5733","#33FF57","#3357FF"] sns.set_palette(custom_palette) AI代码助手复制代码 三、高级参数应用 1. n_colors参数 控制调色板中使用的颜...
df['taget']=iris.target#Calculate pairwise-correlationmatrix =df.corr() cmap= sns.diverging_palette(250, 15, s=75, l=40, n=9, center="light", as_cmap=True)#mask掉上三角 & 小于某个阈值的值mask1 = np.triu(np.ones_like(matrix, dtype=bool)) mask2= np.abs(matrix) <= 0.5mask= ...
sns.palplot(sns.diverging_palette(220, 20, n=7)) sns.palplot(sns.diverging_palette(145, 280, s=85, l=25, n=7)) 设置默认的调色板 color_palette() 函数有一个名为set_palette()的配套使用函数。 set_palette()。set_palette()接受与color_palette()相同的参数,但是它会更改默认的matplotlib参数,...
sns.choose_colorbrewer_palette("sequential")# data_type: {‘sequential’, ‘diverging’, ‘qualitative’} 9 sns.choose_colorbrewer_palette("sequential",as_cmap=True)# as_cmap参数用来更改显示的颜色范围是离散的还是连续的 10 使用xkcd颜色来命名颜色 ...
# data_type: {‘sequential’, ‘diverging’, ‘qualitative’} sns.choose_colorbrewer_palette("sequential",as_cmap=True) # as_cmap参数用来更改显示的颜色范围是离散的还是连续的 使用xkcd颜色来命名颜色 xkcd包含了一套众包努力的针对随机RGB色的命名。产生了954个可以随时通过xdcd_rgb字典中调用的命名颜色...
['菜系'],columns=['难度'],values=['评分'],aggfunc=np.mean) sns.heatmap(h,ax=axes[0]) #annot参数设置为True可显示数字,cmap参数可设置热力图调色板 cmap = sns.diverging_palette(200,20,sep=20,as_cmap=True) sns.heatmap(h,annot=True,cmap=cmap,ax=axes[1]) #保存图形 plt.savefig('jg....
该示例中，cmap参数设置为'coolwarm'，表示使用蓝色和红色的颜色映射。mask参数中的值为 1 的部分将被...